程序笔记   发布时间:2022-07-12  发布网站:大佬教程  code.js-code.com
大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了栈(stack)、递归(八皇后问题)、排序算法分类,时间和空间复杂度简介大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

一、栈的介绍:

1)栈的英文为(stack)2)栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表。3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表。允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom)。4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除

5)出栈(pop)和入栈(push)的概念

栈(stack)、递归(八皇后问题)、排序算法分类,时间和空间复杂度简介

 

 

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 栈的使用场景:

1)子程序的调用:在跳往子程序前,会先将下个指令的地址存到堆栈中,直到子程序执行完后再将地址取出,以回到原来的程序中。12)处理递归调用:和子程序的调用类似,只是除了储存下一个指令的地址外,也将参数、区域变量等数据存入堆栈中。3)表达式的转换【中缀表达式转后缀表达式】与求值(实际解决)。4)二叉树的遍历。5)图形的深度优先(depth一first)搜索法。

 使用栈实现一个简单的计算机功能:

import java.util.Stack;

public class Calculator {
    public static void main(String[] args) {
        //获取一个和栈相关计算操作的对象
        AboutStack stack = new AboutStack();
        String calcu = "2000*1+3*2-4";
        //将字符串转换为一个char数组
        char[] chars = calcu.toCharArray();

        //循环数组,判断字符为数字还是操作符,进行添加和计算
        for (char ch:chars) {
            if ('0' <= ch && ch <= '9') {
                //添加数字到数字栈中
                stack.addToNumStack(ch);
            }else {
                //添加符号到符号栈中
                stack.addToSymbolStack(ch);
            }
        }
        //进行最后结果的计算和输出
        System.out.println(stack.calculator(stack.numStack.pop(),stack.numStack.pop(),stack.symbolsStack.pop()));

    }

}
class AboutStack{
    public Stack<Integer> numStack;
    public Stack<Character> symbolsStack;
    public Boolean next = false;

    public AboutStack() {
        //初始化数字栈和字符栈
        numStack = new Stack<>();
        symbolsStack = new Stack<>();
    }
    //添加数到数值栈中
    public void addToNumStack(char ch){
        if (numStack.isEmpty()) {//判断当前栈是否为空,如果为空就直接将数字加入到数字栈中
            numStack.push(Integer.parseInt(String.valueOf(ch)));
            next = true;
            return;
        }
        if (next ){//判断是否连续的两个CHAR字符都是数字,如果是,就表示是多位的数字,得到多位数字再放入到栈中
            int num = numStack.pop();
            String temp = num +""+String.valueOf(ch);//将上一个字符和现在的字符拼接成一个字符串,再将字符串转换为数字存放在数值栈中
            numStack.push(Integer.parseInt(temp));
            next = true;
        }else {
            //表示上一个存放的是字符,所以这次的数字直接放入到数字栈中
            numStack.push(Integer.parseInt(String.valueOf(ch)));
            next = true;
        }
    }
    //添加符号到符号栈中
    public void  addToSymbolStack(char ch){
        //如果符号栈为空,直接将符号放入到栈中
        if (symbolsStack.isEmpty()) {
            symbolsStack.push(ch);
            next = false;
            return;
        }
        //如果该符号的优先级小于或者等于上一个符号,就先计算上一个符号优先级较大的,、
        // 再将计算结果放入到数值栈,将该符号放入到栈中
        if (priority(ch) <= priority(symbolsStack.peek())) {
            numStack.push(calculator(numStack.pop(), numStack.pop(), symbolsStack.pop()));
            addToSymbolStack(ch);
            //            symbolsStack.push(ch);
            next = false;
        }else{
            symbolsStack.push(ch);
            next = false;
        }

    }
    //判断符号的优先级
    public int priority(char oper){
        if (oper == '*' || oper == '/') {
            return 2;
        }
        if (oper == '+' || oper == '-') {
            return 1;
        }else {
            return -1;
        }
    }

    //根据数值和符号计算出两个数的值
    public int calculator(int num1,int num2,char ch){
        int res = 0; // res 用于存放计算的结果
        switch (ch) {
            case '+':
                res = num1 + num2;
                break;
            case '-':
                res = num2 - num1;// 注意顺序
                break;
            case '*':
                res = num1 * num2;
                break;
            case '/':
                res = num2 / num1;
                break;
            default:
                break;
        }
        return res;
    }


}

二、前缀(波兰表达式)、中缀、后缀表达式(逆波兰表达式)

栈(stack)、递归(八皇后问题)、排序算法分类,时间和空间复杂度简介

 

 

 前缀表达式的计算机求值:

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 中缀表达式:

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 后缀表达式(逆波兰表达式):

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 三、递归:就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同参数

1、递归调用机制的讲解

(1)当程序执行到一个方法时,就会开辟一个独立的空间(栈)

(2)每个空间的数据(局部变量),是独立的,不会相互影响

(3)如果方法中的使用的引用类型变量(比如数组),就会共享该引用类型的数据。

(4)递归必须向退出递归的条件逼近,否则就是无线递归,出现Stack OverflowError,死龟(归)了;

(5)当一个方法执行完毕,或者遇到return,就会返回,遵守谁调用,就将结果返回给谁,同时当方法执行完毕或者返回时,该方法也就执行完毕。

2、递归常用的场景

1)各种数学问题如:8皇后问题﹐汉诺塔,阶乘问题,迷宫问题,球和篮子的问题(google编程大赛)

2)各种算法中也会使用到递归,比如快排,归并排序,二分查找,分治算法等.3)将用栈解决的问题-->第归代码比较简洁

特别:八皇后问题(在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法..(92种).)

package com.zjl.recursion;

public class Recursion {
    public static void main(String[] args) {

        Queen8 queen8 = new Queen8();
        queen8.check(0);
        System.out.println("符合八皇后的位置个数一共有:"+queen8.count);
    }
}

class Queen8 {
    //定义所有坐标的长度,表示一共8个皇后
    private static final int max = 8;
    //确定一个数组,表示8个皇后在每行的第几个位置
    private int[] arr = new int[max];
    //统计一共有多少个解
    public static int count = 0;

    public void check(int n) {
        //判断是否到达最后一个皇后,如果是就将该数组输出
        if (n >= maX) {
            Print();
            return;
        }
        //如果不是,就将该皇后从该列的的第一个位置开始放,直到找到适合它的位置
        for (int i = 0; i < max; i++) {
                arr[n] = i;//将该皇后放在该列上
            if (Judge(n)) {//判断该皇后的位置是否正确,如果返回结果是正确的,那就继续放下一个皇后
                check(n + 1);
            }
        }
    }

    //判断该皇后放置的位置是否满足八皇后的要求
    public Boolean Judge(int n) {
        /**
         * 1、arr[i] == arr[n]判断该皇后的位置是否和她前面的皇后的位置是在同一列,在就返回false
         * 2、Math.abs(i - n) == Math.abs(arr[i] - arr[n])判断该皇后的对角线上(斜线)有没有皇后,有就返回false
         * 3、如果返回结果为true就表示该位置可以放该皇后,不用判断不同皇后是否在同一行
         * 因为每一行都只安排了一个皇后放置
         */
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (arr[i] == arr[n] || Math.abs(i - n) == Math.abs(arr[i] - arr[n])) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    //输出一个完整的可以完成8皇后的数组
    public void Print() {
        count++;//进行输出操作,说明就有一个数组满足8皇后的要求,对统计的和加一
        for (int i = 0; i < max; i++) {
            System.out.printf("%d ", arr[i]);
        }
        System.out.println();//每一个数组输出后都进行换行操作
    }

}

四、排序算法

1、排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程。排序的分类:

1)内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。2)外部排序法:数据量过大,无法全部加载到内存中,需要借助外部存储进行排序。

3)常见的排序算法

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 2、算法的时间复杂度(度量一个程序算法执行时间的两种方法)

1)事后统计的方法这种方法可行,但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序;二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素,这种方式,要在同一台计算机的相同状态下运行,才能比较那个算法速度更快。2)事前估算的方法通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优.

时间频度:

基本介绍:时间频度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

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 时间复杂度说明;

1)一般情况下,算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/ f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=o( f(n)),称O( f(n))为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。2) T(n)不同,但时间复杂度可能相同。如: T(n)=n2+7nt6与T(n)=3n2+2n+2它们的T(n)不同,但时间复杂度相同,都为O(n2)。3)计算时间复杂度的方法:(1)用常数1代替运行时间中的所有加法常数

(2)修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项

(3)去除最高阶项的系数

常见的时间复杂度:实际应用中应该尽可能避免使用指数阶的算法

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 (1)常数阶O(1)

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 (2)对数阶O(log2n):其中2可以是任意的整数

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 (3)线性阶O(n)

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 (4)线性对数阶O(nlogN)

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 (5)平方阶O(n2)

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 (6)立方阶O(n3)、K次方阶O(nk):相当于上面的n次循环

平均时间复杂度和最坏时间复杂度

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 算法的空间复杂度:

基本介绍:

1))类似于时间复杂度的讨论,一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间,它也是问题规模n的函数。2)空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关,它随着n的增大而增大,当n较大时,将占用较多的存储单元,例如快速排序和归并排序算法就属于这种情况3)在做算法分析时,主要讨论的是时间复杂度。从用户使用体验上看,更看重的程序执行的速度。一些缓存产品(redis, memcachE)和算法(基数排序)本质就是用空间换时间.

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的栈(stack)、递归(八皇后问题)、排序算法分类,时间和空间复杂度简介全部内容,希望文章能够帮你解决栈(stack)、递归(八皇后问题)、排序算法分类,时间和空间复杂度简介所遇到的程序开发问题。

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